Pandas außerhalb der Grenzen des Nanosekunden-Zeitstempels nach dem Offset-Rollforward zuzüglich eines Monats-Offsets

Ich bin verwirrt, wie pandas blies out of bounds für datetime Objekte mit diesen Zeilen:

import pandas as pd
BOMoffset = pd.tseries.offsets.MonthBegin()
# here some code sets the all_treatments dataframe and the newrowix, micolix, mocolix counters
all_treatments.iloc[newrowix,micolix] = BOMoffset.rollforward(all_treatments.iloc[i,micolix] + pd.tseries.offsets.DateOffset(months = x))
all_treatments.iloc[newrowix,mocolix] = BOMoffset.rollforward(all_treatments.iloc[newrowix,micolix]+ pd.tseries.offsets.DateOffset(months = 1))

Hier all_treatments.iloc[i,micolix] ist ein datetime-set von pd.to_datetime(all_treatments['INDATUMA'], errors='coerce',format='%Y%m%d')und INDATUMA Datum Informationen im format 20070125.

Diese Logik scheint zu funktionieren, die auf mock-Daten (keine Fehler, Daten Sinn machen), so dass ich im moment nicht reproduzieren kann, während es nicht auf meine gesamten Daten, mit folgenden Fehler:

pandas.tslib.OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 2262-05-01 00:00:00

InformationsquelleAutor der Frage László | 2015-10-01

  1. 24

    Da pandas darstellt, Zeitstempel mit Nanosekunden-Auflösung, die Zeitspanne, die dargestellt werden kann, mit einem 64-bit integer beschränkt sich auf rund 584 Jahre

    pd.Timestamp.min
Out[54]: Timestamp('1677-09-22 00:12:43.145225')

In [55]: pd.Timestamp.max
Out[55]: Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')

    Und Ihr Wert außerhalb dieses Bereichs liegt 2262-05-01 00:00:00 und somit den outofbounds-Fehler

    Gerade aus: http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/timeseries.html#timestamp-limitations

    InformationsquelleAutor der Antwort jetpackdata.com

  2. 4

    Einstellung der errors parameter in pd.to_datetime zu 'coerce' Ursachen Ersatz von out-of-bounds-Werte mit NaT. Unter Angabe der docs:

    Wenn 'zwingen', dann ungültig Analyse wird als NaT

    E. g.:

    datetime_variable = pd.to_datetime(datetime_variable, errors = 'coerce')

    Dadurch nicht behoben wird, werden die Daten (natürlich), aber immer noch erlaubt die Verarbeitung der nicht-NaT-Datenpunkte.

    InformationsquelleAutor der Antwort Pawel Kranzberg

Schreibe einen Kommentar